Публикации по теме 'ailia-models'
ByteTrack : модель отслеживания, в которой также учитываются ограничивающие рамки с низкой точностью.
Это введение в「ByteTrack」, модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK , а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS .
Обзор
ByteTrack — это модель отслеживания объектов, опубликованная в октябре 2021 года. Применяя ByteTrack к ограничивающей рамке людей, обнаруженных YOLOX , вы можете назначить уникальный идентификатор каждому человеку. ByteTrack в..
FaceMaskDetection : модель машинного обучения для определения того, носит ли человек маску
Обычные алгоритмы распознавания лиц обучаются на изображениях без масок, поэтому точность определения положения лица снижается при ношении маски.
FaceMaskDetection может с высокой точностью определять положение лица, даже когда на нем надета маска, и в то же время определять, носит ли лицо маску или нет.
Архитектура
В архитектуре FaceMaskDetection используются YOLOv3 Tiny и MobilenetSSD , модель обучена в ax Inc . В дополнение к обычным изображениям лиц мы добавили..
ClothingDetection: модель машинного обучения для обнаружения одежды.
Обнаружение одежды - это модель распознавания одежды, использующая YOLOv3 . Он может определять положение вершин и оснований на входном изображении.
simaiden / Clothing-Detection Все файлы веса и конфигурации находятся на… github.com
Признанные категории
ClothingDetection использует Modanet и DeepFashionV2 в качестве наборов данных, он может обнаруживать и вычислять ограничивающие рамки для следующих категорий...
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..